基于云计算的电力智能信息数据网架构研究

为提供低时延、动态化的差异化服务,满足用户需求,提出云计算背景下电力智能信息数据网架构设计方案。数据网集合电网数据预测和业务网两部分,数据预测参考分类最大负荷、总负荷、分类电量和总电量4类预测量,选取1个作为预测起点,计算得到另外3个值,以并行的方式完成信息整理和负荷预测;业务网以业务实现层、软件定义层、基础资源层3个层次间的相互辅助,为数据网提供高效的数据转换与调用。仿真实验表明,所设计电力数据网得出的负荷值与真实值拟合程度高、均衡负载效果好,能够同时容纳更多的用户,方便工作人员智能操作。

3D打印技术的网络应用及研究

随着互联网技术及3D打印技术的发展,如何通过网络实现远程3D打印是目前急需解决的问题。本文通过对网络技术、3D打印技术和平台架构进行研究与分析,设计一个基于互联网的远程3D打印平台,用户通过该平台可以自行设计打印模型、在线编辑、在线打印等功能,同时用户可以选择打印材料的类型,实现远程3D打印。

依托tap/tun设备分析openstack中的网络虚拟化

云计算是重要的网络新技术,openstack是云计算的事实标准,学习openstack是每一个云计算工程师的必经之路。Openstack的架构非常庞大和复杂,到目前为止,包含九大核心组件,并且组件还在不断增加。架构中的neutron组件,更是异常生涩,而它的基础便是Linux下的网络虚拟化。通过分析Linux下的网络虚拟化设备之一—tap/tun,解析openstack架构中的网络虚拟化,让学习者能更好地理解neutron组件。

物联网在产业中应用的探讨

本文首先阐述了物联网的概念以及现在的发展状况,同时介绍了物联网在产业中的应用和未来可能的发展趋势,最后介绍了物联网在网络信息化产业中的应用。

SUPANET中多粒度服务质量保障机制研究

下一代互联网NGI(Next Generation Internet)既需要为单个业务连接提供细粒度的服务质量QoS(Quality of Service),又需要为一类业务流提供粗粒度的QoS。针对这种多粒度的QoS保障需求,在分析单物理层用户数据传输与交换平台体系结构SUPA(Single physical layer User-data transfer&switching Platform Architecture)原有QoS保障机制的基础上,提出在SUPA网络中为Internet业务流提供多粒度QoS保障的基本框架,设计了Internet业务流与多粒度虚通道的映射方式以及粗虚通道的配额自适应算法,最后通过仿真实验对配额自适应算法进行了验证。仿真实验结果说明:配额自适应比固定配额算法更能提高单个粗虚通道的配额利用率以及全网资源的利用率。

无纸化考试系统中Struts,Spring,Hibernate框架整合的分析与研究

目前,伴随着J2EE技术的发展,越来越多的开发者致力于Web应用程序的开发。在J2EE技术中,有一种轻量级的J2EE,它包括了Struts,Spring,Hibernate框架。文章基于无纸化考试系统来分析研究三个框架的整合,以便开发出一个具有更好的可维护性和可扩展性的Web应用系统。

基于Solidworks的机械制图网络模型库创建方法研究

经对网络模型库在机械制图教学和技术交流的需求及可行性分析,介绍了机械制图网络模型库的主要内容和设计方案,提出了基于Solidworks的机械制图网络模型库的创建思想及建模技术,建立了基于Solidworks的机械制图网络模型库。

基于BP和RBF神经网络在高压断路器故障诊断中的应用

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量作为神经网络的输入量,利用Matlab工具,使用样本数据通过故障诊断仿真实例分析验证BP与RBF神经网络的性能并进行对比分析,结果显示RBF神经网络训练速度快,逼近误差小,分类性能好,高压断路器故障诊断具有很强的实用性和准确性。

网页的开发探讨

本文从网页开发基础、网页开发环境与方法及实际开发过程中的几个关键问题 。

一种基于TCAM的报文分类算法

基于TCAM的报文分类算法的关键问题在于如何高效地存储规则,而TCAM对范围形式的规则存储效率不高。文章提出了一种基于TCAM的报文分类算法——GD-TCAM算法,该算法基于格雷编码的纵向压缩,再利用TCAM的剩余位宽进行横向扩展,通过纵向压缩和横向扩展实现降低扩展系数的目的。通过利用预留表项的顺序移动法,改进TCAM的储存方式,保证分类的正确性、利于规则更新。经过理论证明和实验验证,GD-TCAM算法可以有效地降低扩展系数、降低能耗、便于规则更新。

医教协同平台下的多网融合实现

近年来,5G技术的应用场景不再局限于手机,开始应用在教育、车联网、无人驾驶、工业互联网、智能家居和智慧城市等更多场景,从个人应用开始转变为行业应用。随着5G技术的应用范围不断扩大,高校也尝试将该技术应用在课堂教学中。受疫情影响,全国高校在2020年都延期开学,为确保教学工作能够顺利开展,做到“停课不停教,停课不停学”,很多学校开始采用线上教学模式进行授课。医学类院校仅通过线上教学是远远不够的,还需要实物模拟或者现场教学。运用5G远程教学不仅能够实现学校和附属医院之间的资源共享,还有利于加强医教协同管理,为顺利开展教学工作奠定了坚实的基础。基于此,笔者重点探讨了医教协同平台下的多网融合实现,希望能够为相关研究提供借鉴。

基于窗口滑动协议的UDP传输研究

文章解释了滑动窗口传输协议的概念,并与传统的UDP传输方式进行了比较,针对其在传输网络中的应用进行了探讨。并模仿了窗口滑动协议传输方式,完整、高效的对数据进行了实时传输,确保了数据文件在网络传输应用中的可靠性和高效性,为P2P网络传输提供了参考。

基于以太网技术的数控机床DNC系统网络设计

为满足一台计算机监控和读取多台NC机床的数据,提出了NC机床的DNC分布式数字控制系统设计,该系统主要解决了网络通信问题。筛选常用的网络通信方式,并选取了高速度的以太网通信作为DNC系统的通信方式,构建了数控机床的DNC系统联网设计方案。

基于计算机视觉的夜间交通流量统计算法研究

针对夜晚环境中传统交通流量统计出现的实时性、鲁棒性及准确性不高的问题,提出了一种基于改进的YOLO v5s交通流量统计算法。采用残差网络的连接结构对YOLO v5s算法中的Focus层进行改进。将改进后的YOLO v5s算法与DeepSORT跟踪算法、统计模块搭建高效的交通流量统计框架。采集实际路况的夜间场景视频来对该框架的准确性进行验证。实验结果表明,该算法平均准确率达到92.9%,较改进前提升3.0%,平均检测速度可以达到33.4 Hz,准确率及实时性都能满足交通流量统计要求。该算法框架可有效地提供夜间交通流量数据,为智能交通发展提供一定的技术支持。

基于改进YOLOv3的路面正负障碍物检测研究

针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得到改进的YOLOv3算法。利用减速带和凹坑等路面正负障碍物训练集进行模型训练,通过测试集完成对训练模型的测试。测试结果表明,改进后的YOLOv3算法在路面正负障碍物的检测能力上有所提高,R Re值提高了0.8%,R MAP值提高了0.2%,验证了本文对原YOLOv3改进的有效性。该研究可用于智能车辆对减速带和凹坑等路面正负障碍物的检测,具有一定的实际应用价值。

CAN-Bus现场总线在煤矿广播系统中的组网方法

井下CAN—Bus网络布线的一个基本原则是主干线的布置要沿着主要的巷道，对于所有的分支巷道都要通过CAN中继器挂接到主干线上。如果分支长度小于50013q，则不需要通过CAN中继器，网络拓扑如图1所示。如果主干线长度超过2．5km，则需要在主干线添加CANHUB。